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SCARA機械手視覺伺服精確定位技術(shù)研究

SCARA機械手視覺伺服精確定位技術(shù)研究

2020/4/8 11:24:20

SCARA機械手視覺伺服精確定位技術(shù)的研究

作者: 沈程慧     研究方向: 控制理論與控制工程

       隨著我國經(jīng)濟的迅猛發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級的迫切需求,各產(chǎn)業(yè)市場的激烈競爭 促使企業(yè)提高生產(chǎn)效率降低產(chǎn)品的殘次率,從而推動了各產(chǎn)業(yè)尤其是裝配領(lǐng)域?qū)Ω呔?的工業(yè)機械手需求,SCARA 機械手的結(jié)構(gòu)特點特別適合動作重復(fù)性大、裝配精度需求 高的裝配場合,而高精度的裝配的前提是高精度的定位。SCARA 機械手視覺伺服精確 定位技術(shù)的研究主要包括以下幾個方面: 針對 SCARA 機械手視覺伺服精確定位系統(tǒng)的協(xié)調(diào)運行問題,建立系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型, 包括智能視覺相機模型、SCARA 機械手運動學(xué)模型和動力學(xué)模型、智能相機坐標(biāo)系與機械手坐標(biāo)系之間關(guān)系模型。 針對 SCARA機械手在運動過程中,抑制干擾對定點控制的影響,消除因力矩突變 過大引發(fā)的機械抖動現(xiàn)象。提出一種基于模糊內(nèi)模的 SCARA 機械手控制器設(shè)計方法, 提高系統(tǒng)控制精度。首先利用 SCARA機械手動力學(xué)模型作為被控對象,利用內(nèi)??刂? 原理獲得被控對象的估計模型,在滿足系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差為零的條件下選擇合適的內(nèi)模濾 波器 ,推導(dǎo)整體的控制規(guī)律,通過設(shè)計跟蹤位置誤差及誤差變化率的模糊規(guī)則表, 運用 模糊推理規(guī)則,采用重心法進行模糊判決。最后實驗結(jié)果表明,系統(tǒng)具有 良好的干擾抑制效果,消除了力矩突變過大帶來的機械劇烈抖動的現(xiàn)象,其力矩突變峰 值較單一內(nèi)模控制降低了 。 針對 SCARA 機械手平面定位精度不高,提出了一種網(wǎng)格模型并結(jié)合最小距離誤差 逼近方法。通過構(gòu)建 SCARA機械手平面定位的簡化模型,概述網(wǎng)格模型收斂機理,分析機械手末端第一次到達的實際點與期望點相對位置關(guān)系,構(gòu)建可變參數(shù)的起始網(wǎng)格模型,采用最小距離誤差逼近求解下一步構(gòu)建可變參數(shù)網(wǎng)格模型起始點,最后由期望點在 網(wǎng)格模型中位置分布情況決定模型粒度點的收斂更新方向。實驗結(jié)果表明視覺引導(dǎo)的定 位補償策略彌補了因模型不精準(zhǔn)而造成的平面定位精度不高的現(xiàn)象,補償后的定位精度達到 ,且調(diào)節(jié)參數(shù)單一、機器末端走點次數(shù)明確。 以 LABVIEW 為實驗平臺,搭建 SCARA 機械手視覺伺服精確定位系統(tǒng)。設(shè)計 SCARA 機械手運動學(xué)正逆解模塊、軌跡規(guī)劃模塊、運動控制模塊、誤差補償模塊。利 用 NI-7842R 板卡實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集和輸出,控制 SCARA 機械手完成指定的動作,實現(xiàn)精確定位功能。

      SCARA機械手的絕對定位精度與重復(fù)定位精度是衡量機械手綜合性能的關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)。絕對定位精度是通過一定手段獲取到期望位置點后,驅(qū)動機械手末端運動到達的實際位置點與期望位置點之間距離誤差大小,通常由機械手參數(shù)等確定性因素共同作用;重復(fù)定位精度是在指定目標(biāo)位置前提下,針對相同工作條件下重復(fù)執(zhí)行驅(qū)動到指定目標(biāo)位置時,實際到達位置點形成的離散分布情況,通常是由隨機性原始誤差組成。SCARA機械手本體重復(fù)定位精度可以達到20?m左右,但系統(tǒng)的絕對定位精度一般為 1-3mm,絕對定位精度與重復(fù)定位精度之間通常有著兩個數(shù)量級的差距.

     許多單一因素都會影響SCARA機械手的定位精度,并且往往SCARA機械手最后的定位精度通常是由各種因素共同作用下的結(jié)果。在不同情況下,每個單一因素都有可能成為影響機械手最終定位精度的主要原因,通常把影響定位精度的因素大體的歸納分成兩種類別:靜態(tài)因素和動態(tài)因素。其中靜態(tài)因素主要包括如下兩種組成部分:(1)影響重復(fù)定位精度的控制誤差因素。(2)測量造成的SCARA連桿運動學(xué)參數(shù)的實際值與 理論值的偏差因素。動態(tài)因素亦包括兩種組成部分:(1)由工作環(huán)境引發(fā)的溫度變化以及機械連接部位的機械磨損造成的運動學(xué)參數(shù)變化因素。(2)機械手在運動過程中受慣性力與外界干擾等因素造成關(guān)節(jié)變形與機械抖動等因素。

      目前對SCARA機械手的定位精度的研究主要分成三大方向:第一類主要研究為了減小系統(tǒng)的控制誤差而研究更精確的定位控制算法。第二類主要研究通過建模、測量與辨識等一系列手段提高SCARA機械手本體機械結(jié)構(gòu)參數(shù)的準(zhǔn)確性,從而得到更接近期望點的坐標(biāo)位置。第三類主要通過采用一定的誤差補償算法來彌補機械手的絕對定位精度。第一類研究是通過提高機械手在點到點的運動過程中重復(fù)定位精度從而影響整體的定位精度。隨著裝配機械手的任務(wù)日趨復(fù)雜,控制精確度要求越來越高,對系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)精度需要越來越明顯,國內(nèi)外的研究學(xué)者利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、滑??刂?、自適應(yīng)控制、以及模糊控制等高級控制方法的優(yōu)勢,采用多種控制思維結(jié)合的方式得到更加精確的定位,并取得一定效果。第二類研究本質(zhì)為了最小化機械手連桿參數(shù)實際值與理論值的差距,通常借助更高精度的測量工具與一定的測量手段,但是由于測量工具的昂貴以及對操作人員的專業(yè)要求較高,存在一定的限制性,并且隨著機械手工作時間的累積,造成機械手本體部位的磨損會對此種方法的效果大打折扣。第三類研究本質(zhì)是通過影響絕對定位精度而提高相應(yīng)的系統(tǒng)定位精度。通常可以大致的歸納為軟件補償法與硬件補償法。硬件補償法通過控制的反饋環(huán)節(jié)添加高精度的誤差補償器來實現(xiàn)高精度的定位,通常高精度的誤差補償器的造價都是極其昂貴的,并且精確定位功能實現(xiàn)并不能完全依賴控制系統(tǒng)本身得到實現(xiàn),所以其適用場合有限。而軟件補償法通過控制操作軟件調(diào)節(jié)機械手末端位置的輸入運動參數(shù),其易于修改與低成本的特性造成了現(xiàn)如今的研究熱點。

      SCARA機械手視覺伺服精確定位系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)體現(xiàn)在決定重復(fù)定位精度的機械手定位控制算法與影響機械手絕對定位精度的機械手誤差補償技術(shù)上,這兩個關(guān)鍵技術(shù)的設(shè)計好壞,直接影響著機械手的點到點的穩(wěn)態(tài)精度、使用壽命以及機械手最終的定位精度。因此他們是整個系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。

1.2.2機械手控制算法動態(tài)

     機械手控制環(huán)節(jié)作為機械手關(guān)鍵技術(shù)重要部分,它通過影響機械手的重復(fù)定位精度進而提高機械手整體的定位精度??刂破髟O(shè)計的好壞,直接關(guān)系著機械手的運行性能,SCARA機械手控制器可以根據(jù)是否考慮其動力學(xué)特性進行分類。

  (1)運動控制,不考慮動力學(xué)特性。直接通過反饋實際位置點與期望位置點之間距離誤差設(shè)計控制器。當(dāng)在一些對定位精度要求不高的任務(wù)過程中,忽略機械手動力學(xué)特性的控制算法是可以滿足系統(tǒng)要求。許多學(xué)者對其中模糊控制、PD控制、PID控制、模糊PID控制等控制策略進行了大量研究。但是對于裝配等對精度要求高、抗干擾能力強的操作任務(wù)而言,上述控制方法,就存在著許多的局限性,為此需要研究基于機械手動力學(xué)模型的控制算法。

 (2)動態(tài)控制,充分的考慮機械手動力學(xué)特性。從動力學(xué)模型性質(zhì)本身出發(fā),結(jié)合先進的控制算法中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、自適應(yīng)控制、魯棒控制、變結(jié)構(gòu)控制等優(yōu)勢,提高SCARA機械手控制精度,提升抑制干擾的能力、設(shè)計更加穩(wěn)定的控制規(guī)律。

       對于其中輸入為單一固定值的定點控制而言,許多學(xué)者有著自己獨到的見解。針對動力學(xué)方程中存在的各動態(tài)因素,許多學(xué)者在先進PID控制的基礎(chǔ)上引進前饋控制思想補償定點控制的精度。如Dung L T提出在線重力補償?shù)淖赃m應(yīng)PD控制,定點控制精度較高,但實時在線估計加重計算機負(fù)擔(dān)。De Luca A, Flacco F以減少穩(wěn)態(tài)誤差為目的,采用固定重力補償,降低自適應(yīng)PD控制算法計算復(fù)雜度。Huang J提出基于全局位置重力補償PD控制,實現(xiàn)較高定點控制效果,但系統(tǒng)的穩(wěn)定性受限于增益的控制策略。同樣存在引入慣力項、哥氏力項作為前饋控制補償算法,但是上述方法定位精度直接與建模的誤差緊密相聯(lián)。

     許多時候機械手實際運動過程中給定的過程期望點總是在不斷變化,并且不斷給定的期望點的位置可以表述為隨時間變化的連續(xù)曲線,,單一的定點控制并不能滿足任務(wù)的需求,為了依然保證良好的控制精度,需要研究更高效的控制算法。

     SCARA機械手在點到點的運動過程中,為了得到更高精度的控制效果,必須充分利用機械手動態(tài)控制方法的優(yōu)勢,而又隨著精度要求越高控制算法日趨復(fù)雜,因此研究參數(shù)調(diào)節(jié)簡單,以保證穩(wěn)態(tài)精度為前提,有效消除力矩突變,抑制機械抖動問題的算法研究將成為本課題的重點。

1.2.3誤差補償算法動態(tài)

通過分析造成SCARA機械手的誤差因素原因,從而為了提高機械手的絕對定位精度,可以通過以下兩大類方法來實現(xiàn):誤差預(yù)防法、誤差補償法。由于誤差預(yù)防法側(cè)重在制造SCARA機械手中通過提高其關(guān)鍵配件的設(shè)計與加工環(huán)節(jié)工藝水平,進而提高系v> 統(tǒng)的定位精度。容易受加工設(shè)備、材料等其他因素的影響,且成本較高,這種方式一般只適用于制造機械手的過程中采用,對于已經(jīng)裝配成型的機械手沒有相應(yīng)的處理辦法。而誤差補償法又可以分為軟件補償、硬件補償。其中硬件補償通過附加額外的誤差補償器來消除末端的位置誤差,成本高,一般不利于推廣。軟件誤差補償法又可以按照補償?shù)姆绞椒譃閮煞N情況:

(1)參數(shù)誤差補償方法:即當(dāng)獲取了較高精度的機械手運動學(xué)參數(shù)后,通過附加一定的控制算法再次修改機械手原有的控制系統(tǒng)參數(shù),最小化實際參數(shù)與理論值之間的偏差來提高機械手的絕對定位精度。Wang D通過對機械手的定位誤差規(guī)律進行深度分析,并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法進行了模擬實驗,獲得接近機械手的實際運動學(xué)參數(shù),提高機械手誤差補償?shù)膶崟r性,但是大量的訓(xùn)練樣本,加重了實驗的工作量。Liu C通過對機械手工作空間選定網(wǎng)格位置點進行相應(yīng)的雙線性插補以及曲線擬合,修改運動參數(shù),從而對機械手末端位置進行補償。Pini F借助外界精密儀器,不斷采集并修正運動過程中的誤差模型參數(shù),提高定位精度。但是上述方法簡單的把SCARA機械手誤差造成的原因歸責(zé)于機械手各關(guān)節(jié)軸的連桿之間物理參數(shù)的理論值與實際值的偏差,而并沒有結(jié)合分析實際情況下機械手可能受到負(fù)載,溫度,關(guān)節(jié)間隙、坐標(biāo)變換、控制等一系列因素共同作用的影響。

(2)攝動誤差補償法:根據(jù)期望位置與實際位置的偏差,通過預(yù)先添加一個附加位置增量,使該附加的位置增量能有效降低由參數(shù)誤差引起的位置誤差,最后使得機械手末端實際點接近期望點。一般需要結(jié)合視覺伺服控制技術(shù),通過機械手末端位置的反饋來實時的進行反饋誤差補償,從而提高系統(tǒng)的絕對定位精度。祝建禮針對5自由度的機械手構(gòu)建了微小攝動誤差模型,通過數(shù)值分析法采用逐步逼近位置誤差求解補償變量,提高絕對定位精度。但計算中存在精確度丟失的問題。ZhouW提出基于空間網(wǎng)格的機械手精度補償方法,通過空間插補方式對目標(biāo)期望點定位預(yù)測,但最小空間網(wǎng)格劃分的精度會直接影響補償?shù)男ЧA挝暮突诜治隹臻g網(wǎng)格相鄰兩點之間內(nèi)在關(guān)聯(lián),提出了定位誤差相似度的概念,采用反距離加權(quán)法進行插值優(yōu)化網(wǎng)格步長,但優(yōu)化過程只考慮了靜態(tài)因素。周煒基于空間網(wǎng)格精度補償?shù)幕A(chǔ),采用粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機械手精度補償方法,降低環(huán)境因素變化對補償效果的影響,但訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的采樣樣本數(shù)量偏大。尹湘云提出基于模型控制方法和智能計算相結(jié)合的方法,以面向小樣本原理的支持向量機回歸算法預(yù)測位置誤差,有利于減少位姿測量的點數(shù),但基于小樣本原理構(gòu)建的模型應(yīng)用范圍有一定的限制。許輝提出基于距離誤差的機械手誤差補償模型,避免了測量系統(tǒng)坐標(biāo)系與機械手基礎(chǔ)坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換誤差,有效的降低了由坐標(biāo)轉(zhuǎn)換引起的定位精度問題。Brethe J 提出基于粒度隨機模型結(jié)合置信橢圓區(qū)域跳轉(zhuǎn)的誤差補償策略方法,提高機械手的絕對定位精度,但此方法不適用于對于起始絕對定位精度偏低的機械手,且其跳轉(zhuǎn)的過程帶有一定的隨機性。

總結(jié):以上研究動態(tài)顯示為了提高機械手的絕對定位精度,攝動誤差補償方法已經(jīng)成為研究熱點;因此研究補償效果明顯、適用性強的誤差補償算法將成為本課題的重點。

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